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針對如何挖掘不同模態中具有相同語義的特征數據之間的內在相關性的問題，提出了一種基于語義相關性與拓撲關系（ SCTR）的跨媒體檢索算法。一方面，利用具有相同語義的多媒體數據之間的潛在相關性去構造多媒體語義相關超圖；另一方面，挖掘多媒體數據的拓撲關系來構建多媒體近鄰關系超圖。通過結合多媒體數據語義相關性與拓撲關系去為每種媒體類型學習一個最優的投影矩陣，然后將多媒體數據的特征向量投影到一個共同空間，從而實現跨媒體檢索。該算法在XMedia數據集上，對多項跨媒體檢索任務的平均查準率為51. 73%，與聯合圖正則化的異構度量學習（ JGRHML）、跨模態相關傳播（CMCP）、近鄰的異構相似性度量（HSNN）、共同的表示學習（JRL）算法相比，分別提高了22.73、15. 23、11.7、9.11個百分點。實驗結果從多方面證明了該算法有效提高了跨媒體檢索的平均查準率。
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